tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell

Абстрактный объект, представляющий ячейку RNN.

Наследуется от: Layer

tf.compat.v1.nn.rnn_cell.RNNCell(
    trainable=True, name=None, dtype=None, **kwargs
)

Каждая RNNCell должна иметь указанные ниже свойства и реализовывать call со следующим сигнатуром (output, next_state) = call(input, state). Необязательный третий аргумент входа, scope, разрешён для обеспечения обратной совместимости, но для новых подклассов он должен быть опущен.

Это определение ячейки отличается от определения, используемого в литературе. В литературе «ячейка» относится к объекту с единственным скалярным выходом. Это определение относится к горизонтальному массиву таких блоков.

Ячейка RNN в наиболее абстрактном случае — это всё, что имеет состояние и выполняет некоторую операцию, которая принимает матрицу входов. Эта операция приводит к матрице выходов с self.output_size столбцами. Если self.state_size — целое число, эта операция также приводит к новой матрице состояния с self.state_size столбцами. Если self.state_size — (возможно, вложенная кортеж) объект TensorShape, то он должен возвращать соответствующую структуру тензоров с формой [batch_size].concatenate(s) для каждой s в self.batch_size.

Атрибуты
`graph`	ЗАМЕЩАЮЩАЯ ФУНКЦИЯ Предупреждение: ЭТА ФУНКЦИЯ ЗАМЕЩЕНА. Она будет удалена в будущей версии. Инструкции по обновлению: прекратите использование этого свойства, поскольку слои tf.layers больше не отслеживают свою схему.
`output_size`	Целое число или TensorShape: размер выходов, производимых этой ячейкой.
`scope_name`
`state_size`	Размер(ы) состояния(й), используемого(ых) этой ячейкой. Он может быть представлен целым числом, TensorShape или кортежем целых чисел или TensorShapes.

Методы

`get_initial_state`

Просмотреть исходный код

get_initial_state(
    inputs=None, batch_size=None, dtype=None
)

`zero_state`

Просмотреть исходный код

zero_state(
    batch_size, dtype
)

Возвращает тензор(ы) состояния, заполненные нулями.

Аргументы
`batch_size`	целое число, число с плавающей точкой или единичный тензор, представляющий размер пакета.
`dtype`	тип данных, который нужно использовать для состояния.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
Если `state_size` является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение — это тензор `N-D` с формой `[batch_size, state_size]` , заполненный нулями. Если `state_size` — вложенный список или кортеж, то возвращаемое значение — вложенный список или кортеж (с той же структурой) тензоров `2-D` с формами `[batch_size, s]` для каждой s в `state_size`.

Если state_size является целым числом или TensorShape, то возвращаемое значение — это тензор N-D с формой [batch_size, state_size] , заполненный нулями.

Если state_size — вложенный список или кортеж, то возвращаемое значение — вложенный список или кортеж (с той же структурой) тензоров 2-D с формами [batch_size, s] для каждой s в state_size.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/compat/v1/nn/rnn_cell/RNNCell